SIFT测试程序，亲测可用，有注释非常好懂

该压缩文件包含了实现图像配准所需的13的*.m文件和一个*.exe文件，对同一地点、不同方位拍摄的两张照片配准效果可观，值得下载。

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传统随机抽样一致性（RANSAC）算法只能进行粗配准, 且配准效率低。针对该问题提出一种改进的RANSAC快速点云配准算法。该算法将内部形态描述子算法和快速点特征直方图(FPFH)算法相结合, 得到特征描述子, 然后采用预估计和三维栅格分割法改进RANSAC算法, 最后与传统配准算法采样一致性初始配准算法进行比较。实验结果表明, 本文算法能快速精确地剔除误匹配点, 进行仿射变换矩阵求解, 无需二次配准。本文算法相较于传统配准算法有很大优势, 在大规模三维点云配准中具有很好的稳健性, 并且在保证精度的同时可大幅提高配准效率。

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随着机动车辆的日益增多，交通环境日益恶化，针对这种情况设计了一种基于SIFT算法的智能交通标志识别系统，不仅可以有效地辅助交通监管，而且能及时为驾驶员提供有效参考信息，避免违章事故的发生。利用SIFT算法构建仿射不变的特征子空间，并结合交通标志自身独特的颜色及形状特征，达到对交通标志的有效检测、识别和匹配，从而完成交通标志的智能识别。该系统不仅为交通执法部门装备一双智能化的慧眼，并且在一定程度上保障了驾驶员及乘客的人身安全。实验数据表明，本系统可以在复杂情况下高效、准确地识别出交通标志。

很好的ransac直线拟合代码，值得推荐哦。

orb算法matlab代码资料夹说明 有许多计算机视觉的基本算法，可以在MATLAB或Python-OpenCV中实现。 可以下载或查阅它们以进行理解。 很少有开发的算法可以满足EE5731视觉计算课程（新加坡国立大学）的要求。 MATLAB文件夹：由PARTX表示 该文件夹可以保存到任何目录。 有六个partx_xx文件夹。 运行每个部分的步骤-a。 转到每个部分并解压缩vlfeat-0.9.21.rar文件夹。 该文件夹包含SIFT的代码，该代码已从下载-并被大量引用。 b。 Matlab的第一个工作路径应该是零件目录的设置。 为了让我运行part1代码，我需要将工作目录设置为- E:\\Assignment_1_Sayan_Kumar\Part1 Similarly to run the code for part2 change the MATLAB working directory to E:\\Assignment_1_Sayan_Kumar\Part2 b。 要运行每个部分，请运行以